[转载]从Thompson Sampling到增强学习，再谈多臂老虎机问题

最新推荐文章于 2025-06-08 15:57:33 发布
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#强化学习

本文将带您进入增强学习的世界，了解其基本概念和原理。通过实际案例，我们将探索如何使用增强学习解决复杂的问题，包括环境建模、策略优化以及如何在不断变化的环境中做出最佳决策。
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汤普森采样（Thompson sampling）
yxh的博客
02-02 1万+
1、Beta分布 定义域：[0,1] 参数：α,β\alpha,\betaα,β，均为正值参数，又称为形状参数 1.1 Beta分布的概率密度函数 f(x,α,β)=constant⋅xα−1⋅(1−x)β−1=xα−1(1−x)β−1∫01uα−1(1−u)β−1 du=Γ(α+β)Γ(α)Γ(β)xα−1(1−x)β−1=1B(α,β)xα−1(1−x)β−1f(x,\alpha,\beta) =constant \cdot x^{\alpha-1} \cdot (1-x)^{\beta-1} \\
从Thompson Sampling到增强学习, 再谈多臂老虎机问题
taoqick的专栏
08-11 1985
老虎机是赌场里最常见的一个设备，一家赌场里有那么多机器，每次摇动都可能后悔或者获得一定额度的奖励，你通过选择不同的老虎机臂最大化自己的利益。这个问题看似非常简单，让很多人都忘了他其实是一个reinforcement learning的问题。 问题描述 (Bernoulli Bandit)假设我们有一个K臂老虎机，每一个臂(action)的回报率(reward_i)都是固定的，但是agent并不知道这个回报率是多少，agent如何在T回合内最大化自己的回报(注意，这里的T通常是远远大于K的)。 在互
Thompson sampling
CY_TEC的博客
10-16 872
Thompson sampling 认为当某项行为被执行的时候，所获得收益的概率符合某种概率密度函数。 一般使用 beta 函数作为 Thompson sampling 的概率密度函数。 做 Thompson sampling 的时候，对每一个行为，按照该行为的概率密度函数，进行符合该概率密度函数分布的概率进行采样。 经过一段时间的采样之后，该行为的概率密度函数趋于稳定，但仍有一定的几率采到比较大或者比较小的采样收益。 这种方法，一方面考虑到了不同行为，获得收益的概率不同，同时也给与了否定当前收益期望较大的
机器学习-强化学习-汤普森采样
03-01
机器学习-强化学习-汤普森采样 强化学习： 汤普森采样： 我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。 与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。 该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。 与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。 我将使用与UCB算法相同的数据集。 与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。 该算法的工作原理如下： 在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字： N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数， N0（n）：-广告获得奖励​​0到第n轮的次数。 对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）= B（N1（n）+1，N0（n）+1） 我们选择最高0i（n）的广告
强化学习Thompson Sampling策略笔记
天道酬勤
04-26 865
在每次选择动作时，汤普森抽样从每个动作的潜在回报分布中随机抽样一个值，然后选择具有最高抽样值的动作。这是一个简单的 Ray 汤普森抽样示例代码，我们使用了一个简单的正态分布作为每个动作的潜在回报分布，然后使用汤普森抽样来选择动作。通过这种方式，汤普森抽样能够根据观察到的结果不断地更新动作的潜在回报分布，并根据这些分布做出最佳选择，以实现长期的奖励最大化。汤普森抽样是一种强大的探索策略，它通过不断地“试错”来学习，并在探索和利用之间取得良好的平衡，以找到最优的动作选择策略。
【无人机-多臂老虎机】基于无人机的高效协同干扰覆盖的多臂老虎机研究（Matlab代码实现）
最新发布
10-02
内容概要：本文围绕“基于无人机的高效协同干扰覆盖的多臂老虎机研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了利用多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）模型优化无人机协同干扰覆盖的策略。研究重点在于通过智能决策...
多臂老虎机——入门强化学习
qq_56683019的博客
11-03 2142
多臂老虎机（Multi-Armed Bandit，MAB）问题是强化学习的经典入门例子，也是理解探索与利用（exploration-exploitation）平衡的重要案例。
深度强化学习（1）强化学习&多臂老虎机问题
weixin_58665941的博客
09-11 1024
（reinforcement learning, RL）讨论的是智能体（agent）如何在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能够获得的奖励。为了知道拉动哪一个拉杆能获得最高奖励，需要估计拉动这根拉杆的期望奖励。如果只拉动一次这个拉杆获得的奖励存在随机性，所以需要多次拉动一根拉杆，计算多次奖励的期望。由于奖励的概率分布是未知的，因此我们需要在“探索拉杆的获奖概率”和“根据经验选择获奖最多的拉杆“中进行权衡。根拉杆的老虎机，拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布。“便是多臂老虎机问题。
二、从多臂老虎机看强化学习
Ryan
07-05 1122
从多臂老虎机看强化学习。探索与利用平衡。
从代码学习深度强化学习 - 多臂老虎机 PyTorch版
weixin_43887510的博客
06-08 1001
欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列！在本篇文章中，我们将深入探讨一个强化学习中的经典问题——多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）。多臂老虎机问题，顾名思义，源于一个赌徒在赌场面对一排老虎机（即“多臂老虎机”）的场景。每个老虎机（“臂”）都有其内在的、未知的获奖概率。赌徒的目标是在有限的回合内，通过选择拉动不同的老虎机，来最大化自己的总收益。探索（Exploration）与利用（Exploitation）的权衡。利用（Exploitation）：选择当前已知收益最高的老虎机。
Sampling(Guitar)
02-23
SOUND
Thompson Sampling 汤普森选样 最优路线问题 demo
07-05
根据python简单模拟交通环境模拟交通环境，根据汤普森选样建模解决最优路线问题。道路条数以及道路随机情况可自行更改。非常简单。
算法设计经典教程 完整版pdf
01-01
算法设计经典教程 完整版pdf
10天速通强化学习-001--MAB、贪心、上置信界、汤普森采样
m0_72169557的博客
02-21 1166
数据的稳定性，监督学习数据稳定不变，强化学习数据从外界获得一直在变。
Thompson Sampling(汤普森采样)
makerNo的博客
08-04 1180
1.power socket problem 一个robot快没电了，Robot 进入了一个包含 5 个不同电源插座的充电室。这些插座中的每一个都会返回略有不同的电荷量，我们希望在最短的时间内让 Baby Robot 充满电，所以我们需要找到最好的插座，然后使用它直到充电完成。 作为介绍，为了让事情更容易处理，让我们简化power socket problem问题。现在，当一个随机变量只有两种可能的结果时，它的行为可以用伯努利分布来描述。用每个socket能充电或不能充电来代替返回会变化数额的电荷。奖励只有
【算法应用】Thompson Sampling--汤普森采样应用之代码篇 （Python）
一只松鼠怪的博客
05-18 7799
汤普森采样--Thompson Sampling 应用代码，汤普森采样解决最优路径问题。
RL - 强化学习 上置信界算法 (UCB) 和 汤普森采样算法 (TS)
AGI
06-01 3284
上置信界算法和汤普森采样算法是两种解决多臂老虎机问题的经典方法。多臂老虎机问题是一种探索与利用的平衡问题，即在有限的尝试次数内，如何选择最优的动作（拉动哪根拉杆）来最大化累积奖励。上置信界算法是一种基于置信区间的方法，根据每个动作的期望奖励和不确定性来计算一个上界，然后选择上界最大的动作。汤普森采样算法是一种基于贝叶斯推断的方法，根据每个动作的先验分布和观测数据来更新后验分布，然后，从后验分布中采样一个参数，再根据该参数选择最优的动作。这两种方法都能有效地平衡探索与利用，从而达到较低的累积懊悔。
汤普森采样(Thompson sampling): 理论支持
Growth Diary
08-26 4314
a、UCB算法部分使用概率分布（仅置信区间上界）来量化不确定性，而Thompson sampling基于贝叶斯思想，全部用概率分布来表达不确定性(避免马太效应)b、UCB采用确定的选择策略，可能导致每次返回结果相同（不是推荐想要的），而Thompson Sampling则是随机化策略c、Thompson sampling实现相对更简单，UCB计算量更大（可能需要离线/异步计算），在计算机广告、文章推荐领域，效果与UCB不相上下。
【转载】Recommendations with Thompson Sampling (Part II)
weixin_30872789的博客
06-07 208
[原文链接：http://engineering.richrelevance.com/recommendations-thompson-sampling/。] [本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3775339.html，转载请注明出处] Recommendations with Thompson Sampling 06/05/2014 • ...
渤海证券：Thompson Sampling算法驱动的策略混合多因子模型研究
渤海证券发布的多因子模型研究系列报告，着重于第六篇：《渤海证券多因子模型研究系列之六：使用Thompson Sampling算法的策略混合模型》。该报告旨在应对2017年市值因子失效带来的市场风格转变，提出了在线学习算法...
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